Discussion :

[twix24]

Je veux réaliser une opération d'extraction de contours sur une image médicale (format Dicom). Le résultat final doit représenter des contours des différents organes, chaque contour doit avoir le niveau de gris de l'organe dans l'images originale.
Quel sont les algorithmee que je dois utiliser (détection de contours, fermeture de contours ...) pour réaliser cette tache ?
je sais que le filtre de canny est trés bien pour la détection de contours sauf qu'il présente le résultat sous une forme binarisée.
merci

[ToTo13]

Bonjour,

le problème de segmentation dans les images médicales, c'est que les organes ont très souvent la même couleur lors de l'acquisition. On peut rarement faire de seuillage direct.
Il faut par conséquent utiliser des connaissances à priori sur les organes que tu cherches : position essentiellement, parfois la forme, ...
La méthodes snake ou level set est très souvent utilisée en imagerie médicale.

Montre nous un exemple pour que l'on voit se que tu souhaites exactement.

Pour ce qui est de l'algo de Canny, le problème que tu montres n'en est pas un. Au pire cet algorithme de donne un masque solution, dont tu peux extraire les contours et les remettre sur l'image d'origine.

[ToTo13]

Bonjour,

je complète ma réponse précédente.

Lorsque l'on segmente une image médicale, il n'y a jamais une méthode magique, il faut constamment faire une succession de méthodes. par exemple pour isoler le cerveau en imagerie cérébrale, on commence souvent par retirer le crane, puis le liquide céfalo-rachidien, ...

Donc montre nous une image afin que l'on voit comment s'y prendre. Précise quels organes tu veux isoler.

[pseudocode]

Je me souviens d'avoir lu un papier sur une approche hybride watershed/LevelSet sur le sujet. Je crois que c'etait par l'equipe de GREYC.

Je pense tout de meme qu'isoler TOUS les organes necessite une connaissance "a priori" de leurs nombres, positions, emplacements, ... pour éviter les faux positifs/négatifs.

[twix24]

Mon projet consiste à realiser une opération de reconstitution 3d à partir d'une serie d'images IRM du crane.
je veux donc réaliser opéartion d'extraction de contours pour pouvoir aprés réaliser la reconstition 3d du cranes.
je veux donc isoler chaque partie du crane par la détection de son contour réspectif.

[ToTo13]

Bonsoir,

si c'est le crane que tu souhaites, on s'en sort bien

Pour information, saches que la reconstruction du crane, du cerveau, ... toutes les parties de la tête est un problème largement traité et ce de manière fiable. Il y a de la bibliographie sur le sujet. Fais un peu de recherche sur .

Sinon, tu peux tatonner en utilisant ImageJ (gratuit et génial), les outils sont déjà implémentés, tu pourras trouvé le bon combo (suite de méthodes) pour segmenter ton crane.

Sinon d'un point de vue algorithme :
- Le crane est "presque" la partie extérieure de la tête. C'est un information primordiale.
- De plus, c'est en général la partie la plus claire lors de l'acquisition.

Voilà comment je tenterai le coup :
- J'essaierai tout d'abord de voir s'il y a une méthode ou une combinaison de méthode simple pour supprimer la fine couche de peau autour du crane. Ainsi il ne resterait plus que le crane tout autour. Il ne te resterait plus alors qu'à trouvé la limite intérieure du crane.
- Je ferai ce test sur une image de coupe centrale (par rapport à la pile que tu as). Ainsi, lorsque tu aurais le crane pour une coupe, tu connaitrais déjà une information "à priori" très importante pour les coupes précédentes et suivantes.
- Par exemple, ce servir de cette première information pour prépositionner les points d'un snake afin de segmenter les coupes suivantes.
- Sinon, tu calcule un squelette de cette segmentation, tu place les points du ton squelette sur l'image suivante (resp. précédente) et tu propages avec un seuillage par histérésis (par exemple).

Bonne continuation...

[ToTo13]

Bonsoir,

comme je suis gentil et que je dois être au travail demain matin que vers 7h30 , voilà quelques pistes que je viens de tester sur ImageJ :
- Les seuillages simples fonctionnent presque parfaitement, mais il faut affiner.
- Cet affinage peut être fait avec un filtre de type "Inhomogen isotropic diffusion 2D" qui réduit le nombre de niveaux gris et évite d'avoir des pixels isolé après segmentation.
- De même pour le filtre de Canny.
- Le combo FFT Filter + Seuillage par Entropie donne un très bon résultat. J'ai découvert ça dans ma thèse et ça marche très souvent

[larimoise]

Salut,
Pour isoler le cerveau, il y ' a un utilitaire BET qu' on peut trouver avec le logiciel Brainsuite , Mricro ou encore FSL.
En général, pour isoler le cerveau on utilise le filtrage anisotropique et la morphologie mathématique.

Bonne chance

[twix24]

merci beaucoup pour les réponse et pour votre gentillesse.

j'ai tester avec le filtre de canny et il donne de trés bonne résultats.

maintant je veux affiner par des opération de fermeture de contours et d'élimination de bruit et des faux contours. pour la fermeture de contours j'ai utilisé la fonction imclose (opération de dillation et d'érosion )de matlab mais j'ai pas pu trouver le bon élément structurant SE qui me donne une bonne fermture.

merci d'avance

[twix24]

Pour ce qui est de l'algo de Canny, le problème que tu montres n'en est pas un. Au pire cet algorithme de donne un masque solution, dont tu peux extraire les contours et les remettre sur l'image d'origine.

J'ai essayé avec l'application de l'image obtenue par canny sur mon image original mais j'ai pas obtenue des pixels de niveau de gris fixe ou même proche.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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B=to8bits(IM);
BW=zeros(m,n);
BW = edge(B,'canny');
BW=~BW;
Ic=zeros(m,n);
for(i=1:m)
    for(j=1:n)
        if(BW(i,j)== 0)
            Ic(i,j)=B(i,j);
 
        else
            BW(i,j)=255;
        end
    end
end

l'image obtenu:



j'ai même essayé en procédant a une décomposition de l'image en 4 cadrants et de prendre le pixel intrieur à chaque fois

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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B=to8bits(IM);
BW=zeros(m,n); %préaalocation en mémoire
BW = edge(B,'canny');
BW=~BW;
Ic=zeros(m,n);
c1=(m-rem(m,2))/2;
c2=(n-rem(n,2))/2;
% diviion de l'image en 4 parties
%   -----------------------
%  |     l1    |     l2    |
%   -----------------------
%  |     l3   |     l4    |
%   -----------------------
 
 
 
% cadrant l1
for(i=1:c1)
    for(j=1:c2)
        if(BW(i,j)== 0)
            Ic(i,j)=B(i+1,j+1);
 
        else
            BW(i,j)=255;
        end
    end
end
% cadrant l2
for(i=c1:m)
    for(j=1:c2)
        if(BW(i,j)== 0)
            Ic(i,j)=B(i-1,j+1);
 
        else
            BW(i,j)=255;
        end
    end
end
 
% cadrant l3
for(i=1:c1)
    for(j=c2:n)
        if(BW(i,j)== 0)
            Ic(i,j)=B(i+1,j-1);
 
        else
            BW(i,j)=255;
        end
    end
end
 
% cadrant l4
for(i=c1:m)
    for(j=c2:n)
        if(BW(i,j)== 0)
            Ic(i,j)=B(i-1,j-1);
 
        else
            BW(i,j)=255;
        end
    end
end

mais j'ai pas aussi trouvé le résultat voulu. j'ai besoin de votre aide.

merci d'avance.

[ToTo13]

Bonsoir,

J'ai essayé avec l'application de l'image obtenue par canny sur mon image original mais j'ai pas obtenue des pixels de niveau de gris fixe ou même proche.

quand je parle de masque, je parle de masque binaire. Donc l'algorithme de Canny te donne des points candidats dans ton image originale. Donc tu peux propager ta segmentation à partir du masque, en utilisant par exemple un seuillage par histérésis que tu affines avec les informations obtenue par Canny.

[twix24]

bonjours,


merci bien de me donner un peut plus de détail sur les grand principes de cette méthode.

[ToTo13]

Bonjour,

- le crane passe est à l'extérieur => il faut travailler avec le contour fournit par Canny. Autrement dit, la composante connexe la plus à l'extérieur. Donc je garder que celle là. Ce contour obtenu par Canny n'est pas fermé, mais c'est pas grave.
- Pour chaque pixel P obtenu par Canny, tu regardes dans la couleur du même pixel l'image originale.
- Puis récursivement, tu sélectionnes dans l'image originale tous les pixels voisins qui ont la même couleur que P.

Ca devrait te donner le crane.

Toutefois, je te conseille de commencer par une image au milieu du tas. Si tu obtiens une bonne extraction du crane, tu reparts de cette extraction et tu propages pour les images précédentes et suivantes.